Практическое задание №1. <br>
Выполняют: Сандуян, Сергеев, Добровицкий. <br>
Цель задания:
В этом задании мы решаем простую и во многом учебную задачу по созданию автоматического конвейера проекта машинного обучения. Подобный подход с применением простых скриптов автоматизации для «склейки» отдельных частей конвейера используется в небольших проектах.
Необходимо из «подручных средств» создать простейший конвейер для автоматизации работы с моделью машинного обучения. Отдельные этапы конвейера машинного обучения описываются в разных python-скриптах, которые потом соединяются (иногда используют термин «склеиваются») с помощью bash-скрипта.
Этапы:
1. Создаём python-скрипт (data_creation.py), который создает различные наборы данных, описывающие некий процесс (например, изменение дневной температуры). Таких наборов должно быть несколько, в некоторые данные можно включить аномалии или шумы. Часть наборов данных должны быть сохранены в папке ”train”, другая часть в папке ”test”.
2. Создаём python-скрипт (model_preprocessing.py),	который выполняет предобработку данных, например, с помощью sklearn.preprocessing.StandardScaler.
3. Создаём python-скрипт (model_preparation.py), который создает и обучает модель машинного обучения на построенных данных из папки ”train'.
4. Создаём python-скрипт (model_testing.py), проверяющий модель машинного обучения на построенных данных из папки ”test”.
5. Напишем bash-скрипт (pipeline.sh), последовательно запускающий все python-скрипты.
6. Подготовленные скрипты опубликуем в git репозитории, ссылку на который предоставим как результат выполнения задания.
